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龙图腾网恭喜陕西雷诺贝尔铝业有限公司申请的专利应用于蜂窝板表面UV打印图案的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119440439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510027291.1，技术领域涉及：G06F3/12；该发明授权应用于蜂窝板表面UV打印图案的方法及系统是由李红卫;李宝平设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于蜂窝板表面UV打印图案的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了应用于蜂窝板表面UV打印图案的方法及系统，涉及蜂窝板UV打印技术领域，包括以下步骤：在蜂窝板表面均匀喷涂油墨，然后通过UV光源以设定的初始紫外线强度对油墨进行初步固化；在油墨初步固化后，通过传感器和图像采集设备对油墨的状态进行数据采集，并对采集到的数据进行预处理，确保数据的准确性和一致性。本发明通过传感器和图像采集设备实时监控油墨状态，精准预测油墨流动性，并基于支持向量机模型采用模糊逻辑调节紫外线强度和照射时长，灵活应对油墨固化需求，确保高流动性油墨均匀快速固化，避免过度固化或流动，防止图案模糊和边缘不清晰，提升印刷精度和一致性，从而提高产品质量。

本发明授权应用于蜂窝板表面UV打印图案的方法及系统在权利要求书中公布了：1.应用于蜂窝板表面UV打印图案的方法，其特征在于，包括以下步骤：在蜂窝板表面均匀喷涂油墨，然后通过UV光源以设定的初始紫外线强度对油墨进行初步固化；在油墨初步固化后，通过传感器和图像采集设备对油墨的状态进行数据采集，并对采集到的数据进行预处理，确保数据的准确性和一致性，为后续的特征提取提供可靠的信息；提取反映油墨流动性的关键特征，对提取的特征进行分析后，将分析后的特征输入到预先训练好的支持向量机模型中，自动识别油墨的流动模式；在支持向量机模型的预测结果基础上，将油墨的状态划分为高流动型油墨和常规型油墨；针对常规型油墨，继续以设定的初始紫外线强度对蜂窝板表面喷涂的油墨进行固化；在识别出高流动型油墨后，根据支持向量机模型预测的流动性结果，采用模糊逻辑调节UV光源的实际紫外线强度和照射时长，动态适应油墨的实际需求；提取反应油墨流动性的关键特征，其中，提取的特征包括油墨在流动过程中的黏度变化速率和油墨分子在基材表面的扩散速度，对油墨在流动过程中的黏度变化速率和油墨分子在基材表面的扩散速度进行分析后，分别生成黏度衰减参考值和扩散速率参考值，通过黏度衰减参考值量化油墨在流动过程中黏度随时间或外部条件变化的速率，反映油墨在流动过程中黏度下降的程度，通过扩散速率参考值量化油墨分子在基材表面扩散的速率，反映油墨在基材表面铺展和流动的能力；对油墨在流动过程中的黏度变化速率进行分析后生成黏度衰减参考值的具体步骤如下：首先，在油墨流动过程中，通过传感器和图像采集设备实时监测油墨的黏度变化，捕捉黏度随时间变化的细节，并将采集的原始数据转换为黏度随时间的曲线；通过计算黏度的瞬时变化率，并与外部条件建立关系，生成黏度衰减参考值，对油墨在流动过程中的黏度衰减速率进行量化，体现黏度的变化程度，黏度衰减参考值生成的表达式为： ，其中，表示在t时刻的黏度衰减参考值，表示油墨在t时刻的黏度值，表示黏度随时间的变化率，表示在t时刻的环境温度，是基准温度，和是调节黏度衰减与外部条件关系的常数，表示指数函数，反映温度对黏度衰减速率的加速效应；对油墨分子在基材表面的扩散速度进行分析后生成扩散速率参考值的具体步骤如下：使用高分辨率的图像采集系统和传感器设备监测油墨在基材表面扩散过程中的时间演变，精确记录油墨在不同时间点的扩展距离，获取油墨分子在基材表面随时间变化的二维扩展数据，形成时间-空间数据对，时间-空间数据对的表达式为： ，其中，表示油墨分子在t时刻的扩展距离，是油墨分子在t时刻的位置，是油墨起始时刻的位置；基于时间序列数据计算油墨分子扩展速率的变化，描述油墨在单位时间内在基材表面扩展的距离变化，具体为：使用高阶数值计算方法计算出每个时间点上的瞬时扩散速率，反映油墨在每个时刻的流动状态，随着时间变化，瞬时扩散速率的计算表达式为： ，其中，是油墨在t时刻的瞬时扩散速率，是时间增量；通过对每个时间点的瞬时扩散速率进行加权积分，生成时间依赖性的扩散速率参考值，量化油墨分子在整个扩散过程中随时间的流动和扩展能力，为了进一步增强扩散速率参考值的动态性，引入与基材表面特性、油墨本身流动性相关的加权函数，以便更准确地反映油墨在实际应用中在表面的流动行为，扩散速率参考值的生成表达式为： ，其中，为t时刻的油墨扩散速率参考值，是时间时的瞬时扩散速率，是与油墨流动性和基材表面接触性质相关的加权函数，反映了油墨与表面相互作用的影响。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人陕西雷诺贝尔铝业有限公司，其通讯地址为：722302 陕西省宝鸡市眉县常兴镇工业园新区二路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。